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Antworten auf die Google Ads-Zertifizierungsprüfung für App-Marketing
Exam URL: https://skillshop.docebosaas.com/learn/courses/11106/zertifizierung-fur-app-marketing-mit-google-ads/lessons
Questions:
Das kanadische Unternehmen Fresco Arts plant, innerhalb dieses Jahres in drei zusätzliche internationale Märkte zu expandieren. Welche positiven Ergebnisse kann dieses Vorgehen für Fresco Arts bewirken? (Wählen Sie drei Optionen aus.)
Welche Vorteile bietet Google Analytics für Firebase? (Wählen Sie zwei Optionen aus.)
Wie können Werbetreibende Dateneinblicke nutzen, um die Kampagnenleistung besser beurteilen zu können? (Wählen Sie zwei Optionen aus.)
Womit verbringen Nutzer auf Mobilgeräten die meiste Zeit?
Erläuterung: Die korrekte Antwort ist **„Mit Apps“**. Nutzer verbringen auf Mobilgeräten überwiegend Zeit mit Apps und nicht mit Websites oder Anrufen. Dies liegt daran, dass Apps speziell auf die Bedürfnisse der Nutzer zugeschnitten sind und eine personalisierte, häufige Nutzung bieten. Sie ermöglichen schnellen Zugang zu Funktionen und Informationen, die für den Nutzer von Interesse sind, wie soziale Netzwerke, Messaging-Dienste, Spiele und viele weitere spezialisierte Anwendungen. Apps sind optimiert für die mobile Nutzung und bieten oft eine bessere Benutzererfahrung als Websites, die auf mobilen Geräten weniger effizient sein können. Auch wenn Websites auf Mobilgeräten genutzt werden, sind sie in der Regel weniger interaktiv und weniger benutzerfreundlich als native Apps, die speziell für das jeweilige Betriebssystem entwickelt wurden. Anrufe sind zwar eine Funktion von Mobilgeräten, aber sie nehmen im Vergleich zur Nutzung von Apps deutlich weniger Zeit in Anspruch. Daher ist es klar, dass Apps den größten Teil der Zeit auf Mobilgeräten beanspruchen, da sie den Nutzern eine intensivere und engagiertere Interaktion bieten.
Wie können Werbetreibende dem für App-Kampagnen von Google verwendeten Machine-Learning-System möglichst nützliche Daten zur Verfügung stellen? (Wählen Sie zwei Optionen aus.)
Erläuterung: Werbetreibende können dem Machine-Learning-System von Google für App-Kampagnen am effektivsten nützliche Daten bereitstellen, indem sie **sicherstellen, dass Ereignisse korrekt erfasst werden** und **Ereignisse auswählen, die von mehr als 5 %, aber weniger als 50 % der Nutzer ausgeführt werden**. Die korrekte Erfassung von Ereignissen ist essenziell, da das Machine-Learning-System auf präzisen und vollständigen Daten basiert, um effektive Analysen und Optimierungen vorzunehmen. Unvollständige oder fehlerhafte Daten könnten zu suboptimalen Ergebnissen führen, da das System möglicherweise falsche Schlussfolgerungen zieht. Die Auswahl von Ereignissen, die von mehr als 5 %, aber weniger als 50 % der Nutzer ausgeführt werden, stellt sicher, dass die Daten sowohl repräsentativ als auch spezifisch genug sind, um nützliche Muster und Trends zu identifizieren. Ereignisse, die von nahezu allen Nutzern (mindestens 95 %) ausgeführt werden, bieten wenig zusätzliche Einsichten, da sie nicht genügend Variabilität aufweisen, um wertvolle Unterschiede zu analysieren. Ebenso ist es wichtig, nicht nur die wertvollsten Ereignisse zu berücksichtigen, da Ereignisse, die sehr selten auftreten, möglicherweise nicht genügend Daten liefern, um zuverlässige Muster zu erkennen. Die Auswahl eines mittleren Prozentsatzes sorgt dafür, dass die Datenbasis sowohl breit genug als auch detailliert genug ist, um präzise und nützliche Erkenntnisse zu liefern, die das Machine-Learning-System für eine optimale Kampagnenleistung nutzen kann.
Welche der folgenden Elemente sind entscheidend, damit eine App-Kampagne von Google reibungslos funktioniert und gute Ergebnisse erzielt? (Wählen Sie zwei Optionen aus.)
Erläuterung: Für den Erfolg einer App-Kampagne von Google sind **Daten** und **Zeit** besonders wichtig. **Daten** sind entscheidend, weil sie es ermöglichen, die Kampagne zu optimieren und gezielt auf die richtigen Nutzer abzuzielen. Sie liefern Einblicke in das Nutzerverhalten und die Wirksamkeit der Anzeigen, was die Grundlage für effektive Anpassungen bildet. **Zeit** ist notwendig, da Machine-Learning-Algorithmen Zeit benötigen, um aus den gesammelten Daten zu lernen und die Kampagne entsprechend zu optimieren. Eine zu schnelle Änderung der Kampagnenparameter kann die Lernfähigkeit des Systems beeinträchtigen und die Kampagnenleistung verschlechtern. Während HTML5-Assets und Gebotsänderungen auch wichtig sind, sind sie nicht so grundlegend für den reibungslosen Betrieb und die Effektivität der Kampagne wie die sorgfältige Nutzung von Daten und das Zulassen ausreichender Zeit für Optimierungen.